package developer.算法.普通数组.最大子数组和;

/**
 * @author zhangyongkang
 * @time 2024/6/6 19:11
 * @description 给你一个整数数组 nums ，请你找出一个具有最大和的连续子数组（子数组最少包含一个元素），返回其最大和。
 * <p>
 * 子数组
 * 是数组中的一个连续部分。
 * <p>
 * <p>
 * <p>
 * 示例 1：
 * <p>
 * 输入：nums = [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4]
 * 输出：6
 * 解释：连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最大，为 6 。
 * 示例 2：
 * <p>
 * 输入：nums = [1]
 * 输出：1
 * 示例 3：
 * <p>
 * 输入：nums = [5,4,-1,7,8]
 * 输出：23
 * <p>
 * <p>
 * 提示：
 * <p>
 * 1 <= nums.length <= 105
 * -104 <= nums[i] <= 104
 * <p>
 * <p>
 * 进阶：如果你已经实现复杂度为 O(n) 的解法，尝试使用更为精妙的 分治法 求解。
 */
public class Solution_self {


    static class Solution3 {
        public static int maxSubArray(int[] nums) {
            //当前节点是否加入上个节点？

            int pre = 0;
            int max = nums[0];
            for (int i = 0; i < nums.length; i++) {
                int num = nums[i];
                if (pre < 0) {
                    pre = num;
                } else {
                    pre = pre + num;
                }
                max = Math.max(pre, max);
            }
            return max;
        }
    }


    /**
     * dp[i]表示以下标i指向的元素结尾的所有子数组的最大和
     * 状态转移方程：dp[i] = max(dp[i-1]+nums[i],nums[i])
     * 最后的答案：ans=max(dp[i])
     * <p>
     * 这题的dp思路和最长上升子序列类似，倒像是简化版的，这里第i个状态只从第i-1个状态转移过来。
     *
     * @param nums
     * @return
     */


    public static int maxSubArray(int[] nums) {
        /**
         * 动态规划思路  问题拆分为最小粒度即
         * 数组最大值只与当前值和上一个值有关
         * dp[i] = max(dp[i-1]+s)
         */
        int pre = 0, max = nums[0];

        for (int x : nums) {
            if (pre <= 0) {//如果之前的值已经是负数了  那么就不加上了  加了只会更小
                pre = x;
            } else {//如果之前的值是证书  那么就加上 加了只会增大
                pre = pre + x;
            }
            max = Math.max(max, pre);
        }
        return max;
    }

    public static void main(String[] args) {
        System.out.println(maxSubArray(new int[]{-2, 1, -3, 4, -1, 2, 1, -5, 4}));
    }


}
